Guide de l'API compatible avec OpenAI

Le format de l'API OpenAI est devenu l'interface standard pour les grands modèles de langage. Une « API compatible avec OpenAI » accepte le même format de requête (/v1/chat/completions) et renvoie les réponses dans la même structure — vous permettant d'échanger les modèles sans modifier votre code.

APIMaster.ai fournit un point de terminaison compatible avec OpenAI pour Claude, GPT, DeepSeek, Gemini et plus encore.

Qu'est-ce qu'une API compatible avec OpenAI ?

Toute API qui implémente ces points de terminaison est « compatible avec OpenAI » :

Point de terminaison	Méthode	Objectif
/v1/chat/completions	POST	Générer des réponses
/v1/models	GET	Lister les modèles disponibles
/v1/embeddings	POST	Créer des embeddings

Le schéma de requête/réponse est identique à celui d'OpenAI, donc tout outil prenant en charge OpenAI (LangChain, LiteLLM, Dify, open-webui, etc.) fonctionne automatiquement.

Comment utiliser le point de terminaison compatible OpenAI d'APIMaster

URL de base : https://apimaster.ai/v1

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

# Call Claude
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello from OpenAI-compatible API!"}],
)

# Call DeepSeek
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)

# Call GPT
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Un client, trois fournisseurs, zéro changement de code entre eux.

Intégration avec les frameworks populaires

LangChain

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="claude-sonnet-4-6",
    openai_api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    openai_api_base="https://apimaster.ai/v1",
)

response = llm.invoke("What is LangChain used for?")
print(response.content)

LiteLLM

import litellm

response = litellm.completion(
    model="openai/claude-sonnet-4-6",
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    api_base="https://apimaster.ai/v1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Dify

Dans les paramètres du fournisseur de modèle de Dify :

• Fournisseur : OpenAI-Compatible
• Clé API : votre clé APIMaster
• URL de base de l'API : https://apimaster.ai/v1
• Nom du modèle : claude-sonnet-4-6 ou gpt-5.4

Open WebUI

docker run -d \
  -e OPENAI_API_KEY="YOUR_APIMASTER_KEY" \
  -e OPENAI_API_BASE_URL="https://apimaster.ai/v1" \
  -p 3000:8080 \
  ghcr.io/open-webui/open-webui

Cursor / Extensions IA de VS Code

Définissez l'URL de base OpenAI personnalisée sur https://apimaster.ai/v1 et utilisez votre clé APIMaster. Sélectionnez n'importe quel modèle dans la liste disponible.

Modèles disponibles sur le point de terminaison compatible OpenAI d'APIMaster

Claude (Anthropic)

• claude-sonnet-4-6 — meilleur rapport qualité-prix
• claude-opus-4-8 — le plus performant
• claude-haiku-4-5 — le plus rapide, le moins cher

GPT (OpenAI)

• gpt-5.5 — modèle de la série GPT-5 à haute capacité
• gpt-5.4 — modèle équilibré de la série GPT-5

DeepSeek

• deepseek-v4-flash — codage performant, très économique
• deepseek-v4-pro — raisonnement

Gemini (Google)

• gemini-2.5-pro — contexte long

Voir la liste complète sur la page des modèles.

Changement de modèle à l'exécution

MODELS = ["claude-sonnet-4-6", "gpt-5.4", "deepseek-v4-flash"]

def compare_models(prompt):
    client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY", base_url="https://apimaster.ai/v1")
    for model in MODELS:
        resp = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=200,
        )
        print(f"\n=== {model} ===")
        print(resp.choices[0].message.content)

compare_models("Explain recursion in one paragraph.")

Migration d'OpenAI vers une API compatible avec OpenAI

Modifiez exactement deux lignes :

# Before
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-...")

# After (APIMaster)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",   # ← changed
    base_url="https://apimaster.ai/v1",         # ← added
)

Tout le reste — modèles, streaming, appel de fonctions, embeddings — reste identique.

Pourquoi choisir APIMaster pour l'API compatible avec OpenAI

• Tous les principaux fournisseurs en un seul point de terminaison : pas de clés séparées pour chaque fournisseur
• Empreinte vérifiée : sachez quel modèle vous appelez réellement
• Tarifs réduits sur certains modèles

Foire aux questions

Qu'est-ce qu'une API compatible avec OpenAI ? Une API qui correspond au format du point de terminaison Chat Completions d'OpenAI (POST /v1/chat/completions). Toute bibliothèque ou outil conçu pour OpenAI — LangChain, LlamaIndex, PromptFlow — fonctionne avec une API compatible avec OpenAI sans modification de code.

Quels modèles l'API compatible avec OpenAI d'APIMaster prend-elle en charge ? Les modèles de la série GPT-5, GPT-4o, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.8, DeepSeek V4 Flash/Pro, Gemini 2.5 Pro, et plus encore. Voir la liste complète des modèles.

Comment passer d'OpenAI à une API compatible avec OpenAI ? Changez deux valeurs : api_key pour votre clé APIMaster et base_url pour https://apimaster.ai/v1. Tous les appels de modèles, le streaming, l'utilisation d'outils et l'analyse des réponses fonctionnent sans changement.

L'API d'APIMaster prend-elle en charge le streaming et l'appel de fonctions ? Oui — les deux sont entièrement pris en charge et utilisent la même interface que l'API officielle d'OpenAI.

Puis-je utiliser une seule clé API pour plusieurs fournisseurs de modèles ? Oui — c'est le principal avantage d'APIMaster. Une seule clé et un seul point de terminaison vous permettent d'appeler GPT, Claude, DeepSeek et Gemini en changeant simplement le paramètre model.

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